Strategie für eine bidirektionale Umkehrung und einen dynamischen gleitenden Durchschnitt

Schriftsteller:ChaoZhang, Datum: 2023-11-06 16:18:18
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Übersicht

Diese Strategie kombiniert Umkehrhandelsregeln mit Impulsindikatoren. Sie integriert bidirektionale Umkehrung und den Chande-Impuls-Oszillator, um Umkehrmöglichkeiten zu identifizieren und gleichzeitig Impulssignale zu überprüfen, um zuverlässigere Handelssignale zu generieren.

Strategie Logik

Die Strategie besteht aus zwei Teilen:

Der erste Teil sind bidirektionale Umkehrhandelsregeln. Er identifiziert Umkehrchancen, indem er Schlusskursänderungen in den vorangegangenen zwei Tagen erkennt. Insbesondere, wenn die Schlusskursänderungen in den vorangegangenen zwei Tagen zurückgegangen sind und der aktuelle Schlusskurs höher ist als der vorherige Schlusskurs und der Stochastische Oszillator unter einem Schwellenwert liegt, löst er ein Kaufsignal aus. Im Gegenteil, wenn die Schlusskursänderungen in den vorangegangenen zwei Tagen stattgefunden haben und der aktuelle Schlusskurs niedriger ist als der vorherige Schlusskurs und der Stochastische Oszillator über einem Schwellenwert liegt, löst er ein Verkaufssignal aus.

Der zweite Teil ist der Chande Momentum Oscillator. Er vergleicht die Größe der Preisänderung mit der durchschnittlichen Größe in einem bestimmten Zeitraum, um die Dynamik zu bestimmen. Wenn der Momentumindikator über einer oberen Grenze liegt, erzeugt er ein Kaufsignal. Wenn er unter einer unteren Grenze liegt, erzeugt er ein Verkaufssignal.

Die Strategie kombiniert bidirektionale Umkehrhandelsregeln, um potenzielle Umkehrpunkte zu lokalisieren, und einen Impulsindikator, um die Gültigkeit der Umkehrsignale zu überprüfen. Nur wenn beide Signale übereinstimmen, werden tatsächliche Kauf- oder Verkaufssignale generiert.

Vorteile der Strategie

Der Doppel-Verifizierungsmechanismus verbessert die Signalzuverlässigkeit, indem er falsche Signale vermeidet.
Die Kombination von Umkehrstrategie und Trendstrategie bietet Flexibilität, um Chancen sowohl auf Umkehr- als auch auf Trendmärkten zu nutzen.
Die Einführung von Momentum verhindert, dass Sie in Umkehrfallen geraten, indem Sie nur handeln, wenn sich das Momentum bestätigt.
Mehrere einstellbare Parameter können für verschiedene Marktbedingungen optimiert werden.

Risiken der Strategie

Bei Umkehrsignalen kann es zu großen Rückschlägen kommen, die einen angemessenen Stop-Loss erfordern.
Der genaue Zeitpunkt der Umkehrung ist schwierig, kann zu Fehleinschätzungen führen.
Verzögerungen bei den Impulsindikatoren können dazu führen, dass die besten Umkehrpunkte fehlen.
Das Parameter-Tuning erfordert eine sorgfältige Optimierung auf der Grundlage spezifischer Märkte, unpassende Einstellungen können die Risiken erhöhen.

Die Risiken können reduziert werden, indem ein angemessener Stop-Loss, eine robuste Optimierung der Parameter, ein gewisses Maß an Raum bei Umkehrsignal-Triggerbedingungen usw. eingesetzt wird.

Richtungen für die Optimierung

Versuche verschiedene Umkehrparameterkombinationen, um Parameter zu finden, die für Umkehrungen des Marktes empfindlich sind.
Versuchen Sie verschiedene Momentum-Indikatoren, wie RSI, Volumen-Veränderungsrate, etc.
Fügen Sie Filter wie Breakouts hinzu, um nicht-schlüsselhafte Umkehrpunkte zu vermeiden.
Beurteilen Sie Stop-Loss-Strategien, um maximale, abzugesteuerte Methoden zu finden.
Bewertung von Positionsgrößenstrategien zur Anpassung der Positionsgrößen an die Marktbedingungen.

Schlussfolgerung

Die Strategie kombiniert die Vorteile von Umkehr- und Momentumstrategien mit zuverlässigen Signalen und Flexibilität, um Chancen zu erfassen. Parameter können optimiert werden, Risiken können durch Stop-Loss und Positionsgrößenverteilung verwaltet werden, um Stabilität und Rentabilität zu verbessern. Insgesamt untersucht sie eine effektive Integration von Umkehr- und Trendstrategien und ist eine weitere Forschung und Anwendung wert.

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end: 2023-11-05 00:00:00
period: 1h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
////////////////////////////////////////////////////////////
//  Copyright by HPotter v1.0 18/08/2019
// This is combo strategies for get a cumulative signal. 
//
// First strategy
// This System was created from the Book "How I Tripled My Money In The 
// Futures Market" by Ulf Jensen, Page 183. This is reverse type of strategies.
// The strategy buys at market, if close price is higher than the previous close 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Slow Oscillator is lower than 50. 
// The strategy sells at market, if close price is lower than the previous close price 
// during 2 days and the meaning of 9-days Stochastic Fast Oscillator is higher than 50.
//
// Second strategy
//    This indicator plots Chande Momentum Oscillator. This indicator was 
//    developed by Tushar Chande. A scientist, an inventor, and a respected 
//    trading system developer, Mr. Chande developed the CMO to capture what 
//    he calls "pure momentum". For more definitive information on the CMO and 
//    other indicators we recommend the book The New Technical Trader by Tushar 
//    Chande and Stanley Kroll.
//    The CMO is closely related to, yet unique from, other momentum oriented 
//    indicators such as Relative Strength Index, Stochastic, Rate-of-Change, 
//    etc. It is most closely related to Welles Wilder`s RSI, yet it differs 
//    in several ways:
//        - It uses data for both up days and down days in the numerator, thereby 
//          directly measuring momentum;
//        - The calculations are applied on unsmoothed data. Therefore, short-term 
//          extreme movements in price are not hidden. Once calculated, smoothing 
//          can be applied to the CMO, if desired;
//        - The scale is bounded between +100 and -100, thereby allowing you to 
//          clearly see changes in net momentum using the 0 level. The bounded scale 
//          also allows you to conveniently compare values across different securities.
//
// WARNING:
// - For purpose educate only
// - This script to change bars colors.
////////////////////////////////////////////////////////////
Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level) =>
    vFast = sma(stoch(close, high, low, Length), KSmoothing) 
    vSlow = sma(vFast, DLength)
    pos = 0.0
    pos := iff(close[2] < close[1] and close > close[1] and vFast < vSlow and vFast > Level, 1,
	         iff(close[2] > close[1] and close < close[1] and vFast > vSlow and vFast < Level, -1, nz(pos[1], 0))) 
	pos

CMO(Length, TopBand, LowBand) =>
    pos = 0
    xMom = abs(close - close[1])
    xSMA_mom = sma(xMom, Length)
    xMomLength = close - close[Length]
    nRes = 100 * (xMomLength / (xSMA_mom * Length))
    pos :=  iff(nRes > TopBand, 1,
	         iff(nRes <= LowBand, -1, nz(pos[1], 0))) 
    pos

strategy(title="Combo Backtest 123 Reversal & Chande Momentum Oscillator", shorttitle="Combo", overlay = true)
Length = input(14, minval=1)
KSmoothing = input(1, minval=1)
DLength = input(3, minval=1)
Level = input(50, minval=1)
//-------------------------
LengthCMO = input(9, minval=1)
TopBand = input(70, minval=1)
LowBand = input(-70, maxval=-1)
reverse = input(false, title="Trade reverse")
posReversal123 = Reversal123(Length, KSmoothing, DLength, Level)
posCMO = CMO(LengthCMO, TopBand, LowBand)
pos = iff(posReversal123 == 1 and posCMO == 1 , 1,
	   iff(posReversal123 == -1 and posCMO == -1, -1, 0)) 
possig = iff(reverse and pos == 1, -1,
          iff(reverse and pos == -1 , 1, pos))	   
if (possig == 1) 
    strategy.entry("Long", strategy.long)
if (possig == -1)
    strategy.entry("Short", strategy.short)	 
if (possig == 0) 
    strategy.close_all()
barcolor(possig == -1 ? #b50404: possig == 1 ? #079605 : #0536b3 )

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